Subglacial bedload export quantification and subglacial drainage network evolution inferred using environmental seismology techniques
Notice bibliographique
Résumé
Alpine glaciers have been retreating at increasing rates in recent decades due to climate warming. As a consequence, large amounts of suspended and bedload flux are exported from subglacial channels to proglacial environments, such as proglacial forefields. To date, our understanding of subglacial sediment export by subglacial streams has been predominantly shaped by suspended sediment dynamics recorded in front of shrinking glaciers, primarily due to difficulties in measuring bedload transport. Bedload transport is typically monitored far downstream from glacier termini at permanent monitoring stations (e.g. water intakes), leaving significant uncertainties regarding the absolute quantities and temporal patterns of transport in both glacial and proglacial environments, as well as its relative importance compared to suspended sediment in the context of proglacial morphodynamic filtering. Recent advancements in environmental seismology have addressed this knowledge gap. Given this, the aim of this project was to develop a novel technique for calibrating the Fluvial Model Inversion (FMI) model of Dietze et al. (2019) to quantify, for the first time, the total subglacial bedload export from an Alpine glacier and to investigate the physical mechanisms driving it.This work focuses on a large Alpine glacier, the Glacier d’Otemma, located in the Southwestern Swiss Alps (Canton Valais). Continuous seismic data were collected in close proximity to the glacier terminus using a DATA-CUBE type 2 datalogger connected to a three-component PE-6/B geophone, over two entire melt seasons (June to September 2020 and 2021) experiencing different climatic conditions: the first year was warm and relatively dry, while the second was cold and relatively wet.The seismic ground parameter values of the FMI model used to invert the raw seismic data into bedload transport were determined by adopting a Monte Carlo simulation based on a Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) approach. This involved iteratively running thousands of inversions within predefined ranges of possible ground seismic parameter values. The methodology was validated by comparing parameter values and model outputs to those obtained using a more conventional active seismic survey.Results indicate that the developed methodology for calibrating the inversion model is promising and comparable to those derived from the more demanding active seismic survey technique. Scientifically, findings reveal a strong agreement between subglacial bedload export rates and the snowline altitude during the melt season. Extremely warm summers are associated with the exhaustion of subglacial bedload sources as the progressive rise of the snowline altitude fully exposes the glacier's bare ice, while cooler summers show the opposite pattern. This highlights the existence of a link between atmospheric temperature, subglacial drainage network extension, and bedload output rates. These results are crucial for advancing our understanding of the relationship between subglacial sediment export and meteorological conditions in a warming climate.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».